格緻方法定量研究係列：刪截選擇性樣本及截斷數據的迴歸模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[英] 理查德·布林 著，鄭冰島 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 迴歸分析
• 截斷迴歸
• 選擇性樣本
• 因果推斷
• 統計建模
• 數據分析
• 格緻方法
• 定量研究
• 經濟計量學

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221147

版次：1

商品編碼：11043772

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法 定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2012-07-01

用紙：膠版紙

頁數：108

正文語種：中文

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：刪截選擇性樣本及截斷數據的迴歸模型》在非實驗社會科學研究中，迴歸分析是最常用的方法。在數據收集和錄入後，研究者無一例外開始嘗試迴歸模型，對其定義的等式使用最小二乘法進行估計。但刪截數據、選擇性樣本數據以及截斷數據就可能導緻最小二乘法估計量的偏誤。
《格緻方法定量研究係列：刪截選擇性樣本及截斷數據的迴歸模型》就是有關刪截數據、選擇性樣本數據及截斷數據的最新研究，作者介紹瞭當因變量存在刪截、樣本選擇性和截斷問題時常用的分析技術。選擇性樣本和刪截問題在社會科學中非常普遍，他們能對社會中大量問題提供有價值、有意義的解決辦法。

目錄

序
第1章 概論
第1節 刪截、選擇性樣本和截斷數據
第2節 兩步模型
第3節 社會科學中的刪截、選擇性樣本以及截斷問題
第4節 理論基礎
第5節 本書內容

第2章 刪截數據的Tobit模型
第1節 刪截的潛在變量
第2節 兩步驟模型
第3節 最大似然估計
第4節 Tobit模型的最大似然估計
第5節 Tobit模型的參數解釋
第6節 一個實際例子

第3章 選擇性樣本模型和截斷迴歸模型
第1節 選擇性樣本模型
第2節 參數解釋
第3節 一些實際問題
第4節 實證例子
第5節 截斷迴歸模型

第4章 基本模型的擴展
第1節 多重閾值的選擇過程
第2節 內生性選擇和結果

第5章 應注意的問題
第1節 對分布假設的敏感性
第2節 模型辨識和穩健性
第3節 評估研究中的樣本選擇模型
第4節 刪截模型和選擇性樣本模型的使用指南
第5節 結論
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法定量研究係列：理論基礎與實證應用 本書旨在為讀者提供一套嚴謹且實用的定量研究方法論框架，涵蓋從研究設計、數據收集到模型構建與解釋的全過程。在當今信息爆炸的時代，如何科學、有效地從海量數據中提取有價值的洞見，是各行各業亟需解決的挑戰。本書正是為瞭應對這一挑戰而生，它將理論深度與實踐操作相結閤，力求讓讀者不僅理解定量研究的“為什麼”，更能掌握“怎麼做”。 第一部分：定量研究的基石——理論與範式 在深入探討具體研究技術之前，理解定量研究的哲學基礎和核心範式至關重要。本部分將首先梳理科學研究的基本邏輯，探討實證主義、後實證主義等主要研究範式在定量研究中的體現。我們將深入剖析理論在定量研究中的作用，包括理論的建構、命題的推導以及如何將抽象理論轉化為可操作化的研究變量。 科學思維的本質： 探討可證僞性、客觀性、可重復性等科學的基本原則，以及這些原則如何指導定量研究的設計和執行。 理論框架的構建： 講解如何從現有文獻中提煉核心理論，構建清晰的研究框架，並明確研究問題與理論之間的內在聯係。 變量的定義與測量： 詳細闡述概念化、操作化以及變量類型的劃分，強調測量效度與信度的重要性，為後續數據分析奠定堅實基礎。 第二部分：研究設計的智慧——從問題到數據 一個精心設計的 istudy 是成功定量研究的起點。本部分將聚焦於研究設計的關鍵環節，引導讀者如何將研究問題轉化為可檢驗的假設，並選擇最適閤的研究設計來迴答這些問題。我們將涵蓋從基礎的研究類型到更為復雜的設計策略。 研究問題的提煉與假設的生成： 探討如何將模糊的興趣點轉化為清晰、具體、可檢驗的研究問題，並在此基礎上生成具有方嚮性的研究假設。 研究設計的多樣性： 詳細介紹實驗設計（真實驗、準實驗）、調查研究、相關研究等主要研究設計類型，分析其優缺點及適用場景。 抽樣方法與代錶性： 深入講解概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的技術細節，以及如何確保樣本的代錶性，從而提高研究結果的普適性。 數據收集工具的開發與應用： 探討問捲設計（題目類型、選項設置、語言錶達）、觀察法、二手數據利用等數據收集方法，強調工具的嚴謹性和有效性。 第三部分：數據分析的利器——統計模型的選擇與運用 數據收集完成後，如何利用統計工具從數據中挖掘意義是定量研究的核心。本部分將係統介紹一係列常用的統計分析方法，並提供如何在不同研究情境下選擇最恰當模型的指導。 描述性統計： 學習如何運用均值、中位數、眾數、標準差、方差、頻數、百分比等描述性統計量來概括和呈現數據特徵。 推論性統計入門： 介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設、備擇假設、P值、顯著性水平等概念，以及t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等基礎統計推斷方法。 迴歸分析的深入探討： 一元綫性迴歸： 講解自變量與因變量之間的綫性關係，如何解釋迴歸係數、決定係數，以及模型診斷。 多元綫性迴歸： 擴展至多個自變量對因變量的影響，重點講解變量選擇、多重共綫性、交互效應等問題。 邏輯迴歸： 適用於因變量為二分類或多分類變量的情況，深入解析其模型構建與結果解釋。 泊鬆迴歸/負二項迴歸： 針對計數型數據的分析方法。 方差分析（ANOVA）： 探討組間均值差異的檢驗，包括單因素方差分析、多因素方差分析及其後驗檢驗。 相關性分析： 介紹Pearson相關係數、Spearman相關係數等，理解變量間的綫性或非綫性關聯強度與方嚮。 因子分析與聚類分析： 探索數據降維與個體分組的潛在結構。 第四部分：模型應用的進階——特殊情況的處理與高級技術 在實際研究中，數據往往並非總是理想狀態。本部分將聚焦於處理實際研究中可能遇到的挑戰，並介紹一些更為高級的分析技術，以期提供更全麵、更精細的分析工具。 測量模型與結構方程模型（SEM）： 介紹如何構建和檢驗復雜的理論模型，區分潛變量與顯變量，理解路徑分析與驗證性因子分析。 時間序列分析： 適用於分析隨時間變化的序列數據，如ARIMA模型、GARCH模型等。 麵闆數據分析： 結閤瞭時間維度和個體維度的優勢，介紹固定效應模型、隨機效應模型等。 生存分析： 關注事件發生時間的研究，如Kaplan-Meier估計、Cox比例風險模型。 第五部分：結果的解讀與報告——嚴謹的學術呈現 數據分析完成後，如何準確、清晰地解讀分析結果，並以嚴謹的學術規範進行呈現，是研究價值實現的關鍵。本部分將指導讀者完成研究報告的撰寫與成果的交流。 結果的解讀： 強調在統計顯著性之外，關注效應量、實踐意義與理論含義的綜閤解讀。 研究局限性與未來研究方嚮： 坦誠地討論研究的不足之處，並為後續研究提供建議。 學術論文的撰寫規範： 遵循國際通行的學術寫作格式，包括摘要、引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論、結論等章節的寫作要點。 圖錶的美學與信息傳達： 講解如何設計清晰、信息量大且具有視覺吸引力的圖錶，有效傳達統計結果。 研究倫理與學術誠信： 強調數據處理、分析與報告中的倫理考量，維護學術聲譽。 通過本書的學習，讀者將能夠係統地掌握定量研究的全過程，從理論的啓濛到實踐的精通。我們相信，本書不僅能為學生、研究人員提供堅實的理論基礎和實用的操作指南，也能為各行業從業者提供優化決策、提升績效的科學工具。本書的核心理念在於“格緻”，即“格物緻知”，通過深入研究事物的本質，求得真知。我們希望本書能夠激發讀者對定量研究的熱情，並賦能他們運用科學的方法解決現實世界中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的體驗，更像是在與一位經驗極其豐富的統計學傢進行深度對話。它不僅僅是羅列公式，更重要的是在探討這些公式背後的哲學和前提假設。例如，對於“隨機抽樣”這個在教科書中被視為理所當然的前提，這本書用大量的篇幅去解構其在現實世界中是如何被打破的，以及打破後對我們推斷因果關係會産生何種緻命打擊。我特彆欣賞它對貝葉斯方法的引入，試圖用更靈活的先驗信息來錨定那些在傳統頻率學派方法中難以識彆的參數。這種跨流派的融閤，顯示齣作者廣闊的學術視野。這本書無疑是為那些不滿足於淺嘗輒止、渴望掌握數據生成機製深層邏輯的研究者準備的。它需要讀者具備紮實的概率論和數理統計基礎，否則在麵對那些復雜的積分和條件期望推導時，可能會感到吃力。總而言之，這是一部深度足夠、麵嚮專業人士的力作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構安排得很有條理，每一部分似乎都圍繞著如何“修復”或“糾正”由數據選擇偏差引入的估計誤差展開。我個人特彆關注的是它對於處理非綫性迴歸模型中選擇偏差的討論。在很多經濟學模型中，我們處理的因變量本身就可能是二元或有序變量，再加上樣本選擇的復雜性，使得問題變得異常棘手。我期待這本書能提供一個清晰的決策樹，告訴讀者在不同的數據結構假設下，應該優先考慮哪種修正方法——是先做選擇模型再做結果模型，還是采用一步到位的聯閤建模策略。書中對模型識彆性（Identification Issues）的討論是否足夠深入，是決定這本書實用價值的關鍵點之一。如果它能深入探討在數據信息不完全的情況下，如何通過設定弱識彆條件來獲取部分可靠的結論，那將是對計量經濟學領域的一個重要貢獻。

評分☆☆☆☆☆

作為一名生物統計學領域的從業者，我一直覺得現有教材在處理縱嚮數據或生存分析中常見的“截斷”現象時，講解得不夠細緻入微。這本書的標題正中下懷，我希望它能提供更貼閤我們實際工作場景的解決方案。特彆是關於截斷數據在生存模型中的應用，比如在隊列研究中，如果研究結束時部分受試者仍在隨訪中（右嚮截斷），或者觀察期開始前就已經滿足瞭某種事件（左嚮截斷），標準的Kaplan-Meier估計往往會引入偏誤。我注意到書中似乎引入瞭對這些特定情境下極大似然估計（MLE）的詳細推導過程，這種自底嚮上的構建方式對於嚴謹的研究者來說是極大的福音。如果它能結閤生物醫學領域的實際研究，比如藥物療效的長期跟蹤數據，通過案例演示不同截斷處理方法對效應估計的敏感性差異，那就更具說服力瞭。目前看來，它更像是一本為數理統計背景深厚的人士準備的進階讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本新齣版的統計學著作，從書名上就能感受到一股濃厚的學術氣息，尤其是“刪截選擇性樣本及截斷數據”這些術語，瞬間抓住瞭那些在實際數據分析中飽受睏擾的研究者們的眼球。我初翻瞭幾頁，發現作者在引言部分就對傳統迴歸模型在處理非隨機抽樣數據時的局限性進行瞭深刻剖析，這方麵的內容處理得相當紮實。比如，它詳細對比瞭普通最小二乘法（OLS）在麵對自選擇效應和樣本截斷問題時可能産生的偏差，這一點對於經濟學和醫學領域的實證分析者來說，無疑是極具價值的警示。書中對樣本選擇模型（如Heckman兩階段模型）的介紹，並非停留在教科書的錶麵，而是深入探討瞭在不同模型設定下，參數估計的效率和一緻性問題。特彆是對於那些處理截斷因變量的Tobit模型，作者似乎提供瞭一些超越標準處理方式的新視角，這讓我非常期待後續章節對具體應用案例的展開。總的來說，這本書的理論深度是毋庸置疑的，它似乎旨在成為一本工具書，指導讀者如何在高難度數據結構下構建穩健的計量模型。

評分☆☆☆☆☆

我是一名社會科學的研究生，平時接觸到的數據往往是調查數據，難免存在各種非隨機抽樣的問題。這本書的裝幀和排版看起來非常專業，印刷質量也上乘，讓人拿在手裏就有學習的欲望。我最感興趣的是它對“刪截選擇性樣本”的處理策略。很多時候，我們得到的數據隻是總體的一個子集，比如隻觀察到瞭那些願意接受某種治療的病患的後續結果，而那些拒絕治療或未被觀察到的群體的信息是缺失的。這本書似乎沒有簡單地推薦某個現成的軟件操作流程，而是花瞭大篇幅去解釋為什麼特定的估計方法（比如逆概率加權或工具變量法）在這種情況下會奏效，背後的統計學原理闡述得十分清晰。這種強調“知其所以然”的教學風格，對我理解這些復雜模型的適用邊界非常有幫助。如果它能提供一些跨軟件平颱的實現代碼示例，那就更完美瞭，這樣能極大地縮短理論到實踐的轉化時間。

評分☆☆☆☆☆

值得收藏

評分☆☆☆☆☆

幫人買的，工具書

評分☆☆☆☆☆

不錯，翻譯的不錯，可以收著

評分☆☆☆☆☆

不錯......................

評分☆☆☆☆☆

社會科學研究工作者一定要看

評分☆☆☆☆☆

活動買的，非常不錯。。。。

評分☆☆☆☆☆

非常經典的綠皮書係列!不容錯過！

評分☆☆☆☆☆

這套書的內容很好，每本書是個專題，不懂的模型可以從裏麵找到答案。

評分☆☆☆☆☆

加油加油加油加油加油